Database sharding adalah teknik untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas database dengan membagi data yang besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut shard. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu database sharding, mengapa kita membutuhkannya, dan bagaimana cara menerapkannya.

Apa itu Database Sharding?

Database sharding adalah salah satu solusi untuk mengatasi masalah kinerja dan skalabilitas database yang besar. Database yang besar dapat menyebabkan penurunan kecepatan query, peningkatan biaya penyimpanan, dan risiko kegagalan layanan. Database sharding mengatasi masalah ini dengan cara membagi satu dataset menjadi partisi atau shard. Setiap shard berisi baris data yang unik yang dapat disimpan secara terpisah di beberapa komputer, yang disebut node. Data yang ada di semua shard secara kolektif mewakili seluruh dataset logis.

Mengapa Database Sharding?

Database sharding memiliki beberapa manfaat, antara lain:

• Mempercepat waktu respons. Database sharding mengurangi jumlah baris data yang harus dicari oleh sistem manajemen database untuk mengambil data yang diinginkan. Hal ini meningkatkan kecepatan query dan performa aplikasi.
• Menghindari kegagalan layanan total. Database sharding mencegah aplikasi yang bergantung pada database menjadi tidak berfungsi jika server database mengalami masalah. Hal ini karena aplikasi masih dapat beroperasi dengan shard lain yang masih berfungsi. Selain itu, database sharding sering dikombinasikan dengan replikasi data di antara shard, sehingga data dapat diakses dan dipulihkan dari shard cadangan jika shard utama tidak tersedia.
• Menyediakan skalabilitas yang efisien. Database sharding memungkinkan penambahan sumber daya komputasi untuk mendukung pertumbuhan database. Shard baru dapat ditambahkan tanpa harus mematikan aplikasi untuk pemeliharaan.

Bagaimana Database Sharding?

Untuk menerapkan database sharding, ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan, antara lain:

Contoh Database Sharding dengan YugabyteDB

YugabyteDB adalah database terdistribusi yang mendukung database sharding secara otomatis. YugabyteDB menggunakan metode sharding berdasarkan nilai hash, yang membagi data menjadi shard yang seimbang dan merata. YugabyteDB juga menggunakan distribusi shard yang dinamis, yang memungkinkan penambahan dan pengurangan node secara fleksibel. YugabyteDB menjamin konsistensi data yang kuat di antara shard, dan mendukung join data yang efisien.

Berikut adalah contoh kode untuk membuat tabel yang di-shard dengan YugabyteDB:

CREATE TABLE users (
  user_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR,
  email VARCHAR,
  address VARCHAR
) SPLIT INTO 4 TABLETS;

Kode di atas akan membuat tabel users yang terdiri dari empat shard atau tablet, yang masing-masing berisi data yang berbeda berdasarkan nilai hash dari user_id. Kode di bawah ini akan menampilkan informasi tentang shard yang ada di tabel users:

SELECT * FROM system.partitions WHERE tablename = 'users';

Kode di atas akan menghasilkan output seperti berikut:

Output di atas menunjukkan bahwa tabel users memiliki empat shard, yang masing-masing memiliki kisaran nilai hash yang berbeda, dan disimpan di node yang berbeda. Setiap shard juga memiliki tiga replika, yang berarti data dapat dipulihkan jika ada node yang gagal.

Kesimpulan

Database sharding adalah teknik untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas database dengan membagi data yang besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut shard. Database sharding memiliki beberapa manfaat, seperti mempercepat waktu respons, menghindari kegagalan layanan total, dan menyediakan skalabilitas yang efisien. Namun, database sharding juga memiliki beberapa tantangan, seperti metode sharding, distribusi shard, dan kompleksitas sharding. Oleh karena itu, database sharding harus dipertimbangkan dengan matang sebelum diimplementasikan.

Demikianlah artikel blog tentang database sharding. Semoga artikel ini bermanfaat. Jika Anda memiliki pertanyaan, saran, atau pengalaman tentang database sharding, silakan tulis di kolom komentar di bawah ini. Terima kasih telah membaca. (JB) 

Sumber referensi:

https://www.yugabyte.com/tech/database-sharding/ https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-database-sharding https://www.mongodb.com/features/database-sharding-explained https://www.geeksforgeeks.org/database-sharding-a-system-design-concept/ https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-database-sharding/
https://www.geeksforgeeks.org/what-is-sharding/